論文の概要: Chip-Chat: Challenges and Opportunities in Conversational Hardware Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13243v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 05:10:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 19:03:23.674531
• Title: Chip-Chat: Challenges and Opportunities in Conversational Hardware Design
• Title（参考訳）: Chip-Chat:会話型ハードウェア設計における課題と機会
• Authors: Jason Blocklove and Siddharth Garg and Ramesh Karri and Hammond Pearce
• Abstract要約: 人工知能(AI)は、マシンベースのエンドツーエンド翻訳の能力を実証した。 LLM(Large Language Models)は、様々なプログラミング言語でコードを生成することができると主張している。 この「チップチャット」は、私たちが世界で初めて完全にAIで書かれたテープアウト用HDLだと信じているものになったと信じています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.760832802199637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern hardware design starts with specifications provided in natural language. These are then translated by hardware engineers into appropriate Hardware Description Languages (HDLs) such as Verilog before synthesizing circuit elements. Automating this translation could reduce sources of human error from the engineering process. But, it is only recently that artificial intelligence (AI) has demonstrated capabilities for machine-based end-to-end design translations. Commercially-available instruction-tuned Large Language Models (LLMs) such as OpenAI's ChatGPT and Google's Bard claim to be able to produce code in a variety of programming languages; but studies examining them for hardware are still lacking. In this work, we thus explore the challenges faced and opportunities presented when leveraging these recent advances in LLMs for hardware design. Given that these `conversational' LLMs perform best when used interactively, we perform a case study where a hardware engineer co-architects a novel 8-bit accumulator-based microprocessor architecture with the LLM according to real-world hardware constraints. We then sent the processor to tapeout in a Skywater 130nm shuttle, meaning that this `Chip-Chat' resulted in what we believe to be the world's first wholly-AI-written HDL for tapeout.
• Abstract（参考訳）: 現代のハードウェア設計は、自然言語で提供される仕様から始まる。 それらがハードウェアエンジニアによって、回路要素を合成する前にVerilogのような適切なハードウェア記述言語(HDL)に変換される。 この翻訳の自動化は、エンジニアリングプロセスからのヒューマンエラーの原因を減らすことができる。 しかし、人工知能(AI)が機械ベースのエンドツーエンドデザイン翻訳の能力を実証したのは、ごく最近のことだ。 openai の chatgpt や google の bard のような商用で使用可能な命令調整型大型言語モデル (llm) は、様々なプログラミング言語でコードを生成することができると主張しているが、ハードウェアでそれを調べる研究はまだ不足している。 そこで本研究では,LLMの最近の進歩を利用したハードウェア設計における課題と機会について考察する。 これらの「会話型」LLMが対話的に使用される場合、実世界のハードウェア制約に従って、ハードウェアエンジニアが新しい8ビットアキュムレータベースのマイクロプロセッサアーキテクチャをLLMで構築するケーススタディを実行する。 その後、我々はプロセッサを130nmのスカイウォーターシャトルでテーパアウトに送った。この「チップチャット」は、私たちが世界で初めてタパアウト用に完全にaiで書いたhdlだと信じていることを意味する。

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